Использование прокси-серверов в рабочих процессах искусственного интеллекта (ИИ) становится всё более распространённым, особенно в областях, связанных со сбором данных, обеспечением конфиденциальности, тестированием на соответствие требованиям и масштабированием распределённых задач. Ниже представлен подробный анализ вариантов использования прокси-серверов в ИИ, сгруппированных по областям практического применения и реальным сценариям.

---

Пример использования: Модели ИИ, такие как большие языковые модели (LLM), системы компьютерного зрения, рекомендательные системы и анализаторы тональности, требуют огромных наборов данных для обучения. Эти данные часто собираются с помощью парсинга:

• Новостные сайты и блоги
• Платформы электронной коммерции (например, Amazon, eBay)
• Социальные сети (например, Reddit, Twitter, Instagram)
• Публичные форумы и сайты вопросов и ответов (например, StackOverflow, Quora)

Как помогают прокси:

• Обход блокировок по IP-адресам с помощью ротации IP-адресов
• Доступ к контенту, специфичному для региона, для создания локализованных наборов данных
• Возможность одновременного парсинга для ускорения сбора данных

Используемые инструменты:

• Резидентные прокси
• Системы ротации прокси
• Браузеры без интерфейса с поддержкой прокси (например, Puppeteer, Selenium)

---

Пример использования: Продукты на базе ИИ, такие как чат-боты, системы рекомендаций или инструменты модерации, должны вести себя по-разному в разных регионах, чтобы соответствовать местным законам и нормам.

Как помогают прокси:

• Моделирование поведения пользователей из разных географических точек
• Проверка соответствия региональным нормам, таким как GDPR или CCPA
• Проверка функций локализации в интерфейсах ИИ

---

Пример использования:

Агенты ИИ, выполняющие веб-мониторинг, отслеживание цен или SEO-анализ, должны работать в больших масштабах и избегать обнаружения.

Как помогают прокси:

• Каждый агент может отображаться как уникальный пользователь с собственным IP-адресом
• Запросы распределяются, чтобы избежать срабатывания ограничений по скорости
• Поддержка масштабируемого развёртывания тысяч агентов

---

Пример использования: Модели ИИ требуют больших объёмов размеченных данных. Разметка часто осуществляется глобальными специалистами через платформы, такие как Mechanical Turk или Appen.

Как помогают прокси:

• Моделирование различных географических условий для обеспечения точной маркировки
• Проверка поведения пользовательского интерфейса на основе данных о местоположении
• Обеспечение единообразного тестирования в условиях геозонированного контента

---

Пример использования:

Отделы безопасности тестируют системы ИИ (например, системы обнаружения мошенничества, биометрические системы) в условиях имитации атак или высокорискованного поведения.

Как помогают прокси:

• Моделирование действий злоумышленников из разных регионов
• Предотвращение блокировок во время непрерывного тестирования на проникновение
• Обеспечение повторяемости и изолированности условий тестирования

---

Пример использования: Модели ИИ, используемые для модерации или фильтрации, могут демонстрировать предвзятость в зависимости от географического положения или профиля пользователя.

Как помогают прокси:

• Оценить, помечается ли одинаковый контент по-разному в разных регионах.
• Имитировать поведение разных пользователей для выявления дискриминационного поведения.
• Тестировать настройки модерации для разных языков и стран.

---

Пример использования: ИИ часто использует API для получения данных в режиме реального времени (например, цен на акции, погоды, новостей). Эти API ограничены по скорости или имеют географические ограничения.

Как помогают прокси:

• Распределять вызовы API по IP-адресам, чтобы не превышать лимиты запросов.
• Обеспечивать надежность при высокочастотных запросах.
• Доступ к API, доступным только в определённых странах.

---

Пример использования: Разработчики игровых систем ИИ тестируют многопользовательское взаимодействие, задержку или имитируют реалистичное поведение игроков по всему миру.

Как помогают прокси:

• Моделирование действий нескольких игроков из разных регионов
• Мониторинг задержек и игрового процесса в разных странах
• Тестирование систем безопасности, таких как антибот-движки

---

Пример использования:

Системы ИИ собирают информацию о ценах конкурентов, выпусках продуктов и маркетинговых стратегиях.

Как помогают прокси:

• Анонимный сбор данных для предотвращения блокировки
• Доступ к региональным ценам и контенту
• Непрерывное отслеживание без перерывов

---

Пример использования: Обучение ИИ обнаружению и реагированию на киберугрозы или дезинформацию часто предполагает использование моделей в высокорисковых или тёмных веб-средах.

Как помогают прокси:

• Изолирование доступа к вредоносному контенту из основных систем
• Ротация IP-адресов для снижения риска обнаружения
• Защита идентификационных данных и инфраструктуры

---

---

При выборе прокси-провайдера для использования ИИ учитывайте:

• Размер пула IP-адресов и глобальное покрытие
• Гарантии скорости и бесперебойной работы
• Поддержка протоколов HTTPS/SOCKS5
• Функции обеспечения соответствия законодательству (например, инфраструктура, соответствующая GDPR)
• Доступ к API и поддержка интеграции
• Поддержка клиентов и документация

• MoMoProxy – более 150 млн резидентных IP-адресов в более чем 200 странах, HTTP(S) и SOCKS5, оптимизирован для рабочих нагрузок ИИ
• Bright Data – Большой пул резидентных IP-адресов, надежная поддержка, подходит для корпоративных ИИ-проектов
• Smartproxy – Простота использования, выгодные цены, надежность для парсинга и тестирования